第1章 高光譜圖像遙感基本理論及主要處理技術(shù)
1．1 光譜成像技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用
1．2 高光譜圖像混合像元光譜分解技術(shù)
1．3 高光譜分類方法研究進(jìn)展
1．4 高光譜異常目標(biāo)探測技術(shù)
1．5 高光譜目標(biāo)探測研究進(jìn)展
1．6 高光譜圖像降維技術(shù)
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第2章 高光譜非線性光譜分解的研究基礎(chǔ)
2．1 引言
2．2 線性光譜分解
2．3 非線性光譜分解
2．4 端元提取算法
2．5 混合像元分解的精度評價
2．6 端元提取算法驗(yàn)證
2．7 本章小結(jié)
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第3章 基于流形學(xué)習(xí)的非線性降維算法的研究
3．1 引言
3．2 高光譜數(shù)據(jù)的非線性結(jié)構(gòu)
3．3 流形學(xué)習(xí)算法
3．4 基于流形學(xué)習(xí)的非線性降維算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3．5 本章小結(jié)
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第4章 基于標(biāo)志點(diǎn)選擇的快速端元提取算法
4．1 引言
4．2 基于標(biāo)志點(diǎn)的Isomap算法
4．3 基于區(qū)域分割和空間信息的標(biāo)志點(diǎn)選擇算法
4．4 基于標(biāo)志點(diǎn)選擇的快速端元提取算法
4．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4．6 本章小結(jié)
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第5章 基于非均質(zhì)背景的端元信息提取方法的研究
5．1 引言
5．2 空間預(yù)處理
5．3 基于等距映射和背景空間信息的端元提取算法
5．4 基于局部切空間排列和背景空間信息的端元提取算法
5．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5．6 本章小結(jié)
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第6章 基于端元優(yōu)化的非線性光譜分解算法
6．1 引言
6．2 基于分層貝葉斯模型的參數(shù)估計
6．3 基于端元優(yōu)化的非線性光譜解混算法
6．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
6．5 本章小結(jié)
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第7章 高光譜遙感影像分類方法
7．1 非監(jiān)督分類
7．2 高光譜圖像分類精度評價
7．3 高光譜遙感影像非監(jiān)督分類算法驗(yàn)證
7．4 監(jiān)督分類
7．5 本章小結(jié)
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第8章 多分類器組合的高光譜分類新方法
8．1 多分類器組合的高光譜分類新方法
8．2 決策樹組合分類算法
8．3 高光譜分類實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
8．4 本章小結(jié)
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第9章 高光譜影像亞像元級目標(biāo)識別技術(shù)
9．1 高光譜影像概述
9．2 高光譜圖像的背景高斯化
9．3 RX異常探測算法
9．4 低概率探測算法
9．5 基于三維高斯馬爾可夫模型的異常探測算法
9．6 利用背景殘差數(shù)據(jù)的異常探測算法（FRX）
9．7 異常探測算法性能評價及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
9．8 本章小結(jié)
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第10章 基于高光譜的目標(biāo)探測方法
10．1 引言
10．2 光譜角填圖
10．3 約束最小能量算子目標(biāo)識別算法
10．4 基于歐氏距離加權(quán)樣本自相關(guān)矩陣的目標(biāo)探測算法
10．5 基于端元提取的全像素目標(biāo)探測算法
10．6 本章小結(jié)
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